Действие третье: получить чек. Заплатить официанту/официантке или кассиру. Покинуть заведение.

Обратите внимание на то, что в разных ресторанах существуют отличительные способы выполнения похожих действий, — по-разному отыскивается место за столиком, предлагаются свои фирменные блюда, выполняется расчет за услуги. Такие нюансы также можно зафиксировать в сценарии, что позволит сформировать поведение, адекватное конкретной ситуации. В идеале, в сценарии могут быть зафиксированы разные варианты поведения, в зависимости от выполнения тех или иных условий, специфицированных в компоненте "Предварительные условия".

Применение механизма сценариев можно рассматривать в свете проблемы представления знаний на более высоком уровне, чем в случае процедуральной семантики. Описание понятия на уровне отдельной фразы нельзя "поднять" на более высокий уровень, когда нужно принимать во внимание эпизод в целом вместе с множеством мотиваций, подразумеваемых, но никогда (или редко) не формулируемых человеком вслух. Некоторые исследователи пришли к выводу, что зависимость от контекста является главным препятствием в решении проблемы компьютерного понимания естественного языка. В результате были начаты исследования в направлении, где предпочтение отдается не формальным моделям языка и сопряженных с его восприятием мыслительных процессов, независимых от конкретной предметной области, а относительно неформальным, контекстным способам рассуждений.

Другие исследователи (например, [Newell and Simon, 1972] и [Anderson, 1976]) попробовали на несложных задачах (простенькие головоломки, игры в слова и тесты, оценивающие способность к запоминанию) смоделировать присущий человеку подход к решению проблем. Они стремились сделать так, чтобы знания и стратегия поведения программы как можно больше походили на знания и стратегию поведения человека в аналогичной ситуации. Оценка успешности моделирования производилась путем сравнения поведения человека и программы при решении одной и той же задачи.

Но такое компаративное изучение сталкивается с фундаментальной проблемой — не существует прямого метода показать, что человек и программа искусственного интеллекта делают одни и те же вещи одинаковым способом. В результате используется косвенная аргументация. Например, демонстрируется, что человек и программа делают аналогичные ошибки, если встречаются с проблемой повышенной сложности и ошибочными данными, или что распределение времени на выполнение одинаковых этапов решения задачи у человека и программы имеет одинаковый характер при решении аналогичных задач различных классов. Общепринятой стала точка зрения, что простое совпадение ответов на одинаковые вопросы — недостаточное доказательство совпадения способов рассуждений, поскольку существует множество отличающихся стратегий и способов использования имеющихся знаний, которые можно применить для решения одной и той же проблемы

Схемы представления знаний

Независимо от того, насколько это вторжение в науку о познании было продуктивным для психологии, оно способствовало весьма существенному прогрессу в информатике. Ньюэлл (Newell) и Саймон (Simon) предложили схему, известную как набор порождающих правил (production rules). (Подобно мы поговорим о ней в главе 5.) Со временем порождающие правила стали основным инструментом при проектировании экспертных системы. Ньюэллу и Саймону также принадлежит приоритет в разработке методики, получившей наименование анализ протокола (protocol analysis). Эта методика заключается в том, что человеку предлагается "думать вслух" в процессе решения проблемы, а затем зафиксированный протокол анализируют и пытаются отыскать в нем концепции и процедуры, которые были использованы человеком. Этот подход можно считать предшественником используемой сегодня методики извлечения знаний. Уже первые исследования на стыке психологии и информатики показали, насколько сложной является проблема представления знаний, но они также и продемонстрировали, что ее решения следует искать скорее на пути эмпирических исследований, чем философских дебатов.

В романтический период было предпринято множество исследований, целью которых было выяснить, каким образом и многообразие сведений об отдельных фактах, и общие принципы построения окружающего нас мира можно использовать в компьютерной программе, которая ориентирована на построение логического рассуждения, направленного на достижение определенной цели. Эти исследования включали использование конструкций следующих видов (чаще в чистом виде, но иногда и в комбинации):

правил в форме, "если имеет место это условие, то примени этот оператор";

разного рода сетей, в которых узлы соответствуют концепциям, а дуги — отношениям между ними;

логических формул, представляющих отдельные факты и принципы, включая управляющую информацию о том, когда применить то или иное соответствие.

Следует отметить, что большинство созданных в этот период программ носили только исследовательский характер. Лишь немногие работы получили продолжение и воплотились в нечто, приложимое к реальным задачам.

Весьма репрезентативная подборка статей, написанных в первой половине этого периода, опубликована Минским [Minsky, I968J. Любая из них представляет интерес, но далеко не все убедительны с точки зрения достижений сегодняшнего дня. Тем не менее множество схем представления знаний, которым мы отдаем предпочтение в современных разработках, основаны именно на результатах, полученных в тот романтический период. Например, в работе Квилиана (Quillian) предложены ассоциативные и семантические сети в качестве графического формализма для описания фактов и определений (подробнее об этом— в главе 6). Без результатов, полученных в это время, вряд ли разработчики современных экспертных систем располагали бы таким разнообразием функций и структур.

Наиболее интересные работы, опубликованные во второй половине этого периода, собраны Уинстоном [Winston, 1976,b]. Среди них я настоятельно рекомендую ознакомиться с фундаментальной работой Минского о формализме представления знаний, получившем наименование фреймов. Работы, выполненные в этом направлении в 70-е годы в Массачусетсском технологическом институте, собраны в двухтомнике Уинстона и Брауна [Winston and Brown, 1979]. Здесь вы найдете множество статей и о тех областях искусственного интеллекта, которые выходят за рамки этой книги, в частности о машинном восприятии естественного человеческого языка, искусственном зрении, робототехнике.